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    <title>算法大卷 | 悄悄的卷，然后卷死所有人</title>
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data-v-bbc27490>算法大卷</span><span class="icon" data-v-bbc27490><!----></span></a></div></li><li class="dialog-item" data-v-56bf3a3f><div class="nav-dropdown-link-item" data-v-56bf3a3f data-v-bbc27490><a class="item" href="/blobview/fe/errormd/chrome插件开发指南" data-v-bbc27490><span class="arrow" data-v-bbc27490></span><span class="text" data-v-bbc27490>坑你太美</span><span class="icon" data-v-bbc27490><!----></span></a></div></li><!--]--></ul></div></div><div class="item" data-v-eab3edfe><div class="nav-dropdown-link" data-v-eab3edfe data-v-56bf3a3f><button class="button" data-v-56bf3a3f><span class="button-text" data-v-56bf3a3f>稀奇君</span><span class="right button-arrow" data-v-56bf3a3f></span></button><ul class="dialog" data-v-56bf3a3f><!--[--><li class="dialog-item" data-v-56bf3a3f><div class="nav-dropdown-link-item" data-v-56bf3a3f data-v-bbc27490><a class="item" href="/blobview/fe/secondary/interviews/network" data-v-bbc27490><span class="arrow" data-v-bbc27490></span><span class="text" 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tabindex="-1">空间复杂度 <a class="header-anchor" href="#空间复杂度" aria-hidden="true">#</a></h2><p>空间复杂度：就是说执行当前算法需要消耗的存储空间大小，也是越少越好。本来计算机的存储资源就是有限的，如果你的算法总是需要耗费很大的存储空间，这样也会给机器带来很大的负担。尤其是在嵌入式开发领域，内存和存储空间是非常有限的，因此会非常重视算法的空间复杂度。</p><h2 id="稳定性：" tabindex="-1">稳定性： <a class="header-anchor" href="#稳定性：" aria-hidden="true">#</a></h2><p>稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。 不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面</p><h2 id="总结" tabindex="-1">总结 <a class="header-anchor" href="#总结" aria-hidden="true">#</a></h2><p>评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度和空间复杂度情况。可能有的开发者接触时间复杂度和空间复杂度的优化不太多（尤其是客户端），但在服务端的应用是比较广泛的，在巨大并发量的情况下，小部分时间复杂度或空间复杂度上的优化都能带来巨大的性能提升，是非常有必要了解的。</p><p><a href="https://juejin.cn/user/1802854802921095/posts" target="_blank" rel="noopener noreferrer">参考文章</a></p></div></div><footer class="page-footer" data-v-7eddb2c4 data-v-fb8d84c6><div class="edit" data-v-fb8d84c6><div class="edit-link" data-v-fb8d84c6 data-v-1ed99556><!----></div></div><div class="updated" data-v-fb8d84c6><!----></div></footer><!----><!--[--><!--]--></div></main></div><!----><!--]--></div>
    <script>__VP_HASH_MAP__ = JSON.parse("{\"fe_algorithm.md\":\"e1054222\",\"fe_errormd_chrome插件开发指南.md\":\"8310a77a\",\"fe_errormd_mysql密码遗忘.md\":\"37b8860e\",\"fe_secondary_javascript_descriptors.md\":\"cd9a7474\",\"fe_secondary_javascript_javascript.md\":\"42853649\",\"fe_secondary_javascript_jicheng.md\":\"1cd0c4dc\",\"fe_secondary_javascript_jscopy.md\":\"66795111\",\"fe_secondary_javascript_js数据类型.md\":\"c6bc851f\",\"fe_secondary_javascript_let const var 的区别.md\":\"685e3545\",\"fe_secondary_javascript_weakmap.md\":\"2a0ba820\",\"fe_secondary_javascript_作用域.md\":\"220cfcf9\",\"fe_secondary_javascript_变量提升.md\":\"b63f20ee\",\"fe_secondary_javascript_闭包.md\":\"5404cbcf\",\"fe_secondary_python_基础知识.md\":\"ae39dc27\",\"fe_secondary_vite_vite杂烩记录.md\":\"aa7cf9a4\",\"fe_secondary_webpack_loader与plugin的不同.md\":\"e2712a7c\",\"fe_secondary_interviews_jstype.md\":\"b3e700ba\",\"fe_secondary_interviews_mianshi.md\":\"218f21c3\",\"fe_secondary_interviews_modular.md\":\"38434f4f\",\"fe_secondary_interviews_network.md\":\"d5842ea6\",\"fe_suanfa_tree树结构.md\":\"d41c852f\",\"fe_suanfa_二分查找.md\":\"28f745d1\",\"fe_suanfa_二叉树.md\":\"836f7969\",\"fe_suanfa_二叉树后序遍历.md\":\"af43c381\",\"fe_suanfa_二叉树展开链表.md\":\"cc410293\",\"fe_suanfa_二叉树最小深度.md\":\"d272316f\",\"fe_suanfa_二叉树的所有路径.md\":\"70f2feac\",\"fe_suanfa_二叉树的最大深度.md\":\"ab1fe25c\",\"fe_suanfa_冒泡排序.md\":\"b91ecca4\",\"fe_suanfa_前中后序遍历.md\":\"997426ab\",\"fe_suanfa_前缀和.md\":\"6ec90ae8\",\"fe_suanfa_区域和检索数组不可变.md\":\"6e447cdb\",\"fe_suanfa_反转数组.md\":\"c28c7d5f\",\"fe_suanfa_将有序数组转换为二叉搜索树.md\":\"6a79c21d\",\"fe_suanfa_差分.md\":\"101d6b54\",\"fe_suanfa_快速排序.md\":\"575fe1af\",\"fe_suanfa_插入排序.md\":\"078511c5\",\"fe_suanfa_滑动窗口.md\":\"08f684ff\",\"fe_suanfa_翻转二叉树.md\":\"1a866015\",\"fe_suanfa_选择排序.md\":\"a25eac11\",\"fe_suanfa_链表反转.md\":\"a642cc7a\",\"fe_web3_ethers_01-hellovitalik.md\":\"162c31f8\",\"fe_web3_ethers_02-合约交互.md\":\"08f30902\",\"fe_web3_ethers_03-发送eth.md\":\"fbf8825d\",\"index.md\":\"64947f2b\"}")</script>
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